django.core.exceptions.AppRegistryNotReady: Apps aren‘t loaded yet.

豌豆code

于 2023-01-14 12:52:32 发布

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分类专栏： python Django 文章标签： django python 后端

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文章描述了在使用Django和pytest构建自动化测试平台时遇到的问题，即前端数据传递给后端，生成pytest脚本并通过subprocess.run()执行时出现错误。错误源于pytest脚本内调用的其他方法间接调用了model类。作者参考了一篇博客文章，通过修改环境变量设置解决了问题，而不仅仅是使用os.environ.setdefault()函数。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

前段时间，在用Django+pytest做自动化测试平台的时候，前端传送给后端数据，生成pytest测试脚本，然后在用subprocess.run()执行脚本的时候，报上述标题的错误。因为pytest脚本中有调用其他方法，其他方法中又调用了model类。

网上搜的都是配置os.environ.setdefault，但这个是系统默认就有的，我也没改过，后来看到一个方案，修改后，解决问题

参考文章链接 https://blog.youkuaiyun.com/m0_47943986/article/details/127487782

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北风之神c: 总结的很全面，写得赞，博主用心了。 celery对目录层级文件名称格式要求太高，只适合规划新的项目，对不规则文件夹套用难度高。所以新手使用celery很仔细的建立文件夹名字、文件夹层级、python文件名字。所以网上的celery博客教程虽然很多，但是并不能学会使用，因为要运行起来需要以下6个方面都掌握好，博客文字很难表达清楚或者没有写全面以下6个方面。 celery消费任务不执行或者报错NotRegistered，与很多方面有关系，如果要别人排错，至少要发以下6方面的截图，因为与一下6点关系很大。 1)整个项目目录结构, 2）@task入参 ,3）celery的配置，4）celery的配置 include ,5）cmd命令行启动参数 --queues= 的值,6）用户在启动cmd命令行时候，用户所在的文件夹。在不规范的文件夹路径下，使用celery难度很高，一般教程都没教。 [项目文件夹目录格式不规范下的celery使用演示](https://github.com/ydf0509/celery_demo) 。此国产分布式函数调度框架 funboost python万能通用函数加速器 https://funboost.readthedocs.io/zh-cn/latest/articles/c1.html ，从用法调用难度，用户所需代码量，超高并发性能，qps控频精确程度，支持的中间件类型，任务控制方式，稳定程度等20个方面全方位超过celery。发布性能提高1000%，消费性能提高2000%。 python万能分布式函数调度框架funboost支持python所有类型的并发模式和一切知名消息队列中间件，python函数加速器，只需要一行代码调度任意函数，框架包罗万象,万能编程功能宝典，一统编程思维，与业务不绑定，适用范围广。 pip install funboost
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北风之神c: 写得赞，博主用心了，但主要还是celery太难用了。 celery对目录层级文件名称格式要求太高，只适合规划新的项目，对不规则文件夹套用难度高。所以新手使用celery很仔细的建立文件夹名字、文件夹层级、python文件名字。所以网上的celery博客教程虽然很多，但是并不能学会使用，因为要运行起来需要以下6个方面都掌握好，博客文字很难表达清楚或者没有写全面以下6个方面。 celery消费任务不执行或者报错NotRegistered，与很多方面有关系，如果要别人排错，至少要发以下6方面的截图，因为与一下6点关系很大。 1)整个项目目录结构, 2）@task入参 ,3）celery的配置，4）celery的配置 include ,5）cmd命令行启动参数 --queues= 的值,6）用户在启动cmd命令行时候，用户所在的文件夹。在不规范的文件夹路径下，使用celery难度很高，一般教程都没教。 [项目文件夹目录格式不规范下的celery使用演示](https://github.com/ydf0509/celery_demo) 。此国产分布式函数调度框架 funboost python万能通用函数加速器 https://funboost.readthedocs.io/ ，从用法调用难度，用户所需代码量，超高并发性能，qps控频精确程度，支持的中间件类型，任务控制方式，稳定程度等19个方面全方位超过celery。发布性能提高1000%，消费性能提高2000%。 pip install funboost

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